Cuando se busca crear una 'Inteligencia Artificial' (IA) mediante programaci贸n tradicional, el enfoque l贸gico para abordar el problema es desarrollado por el programador y luego es plasmado en c贸digo. Una vez que la l贸gica es codificada, se vuelve casi inmutable a menos que se actualice.
Esto contrasta con una IA real, que tiene la capacidad de analizar el problema y crear su propia l贸gica para abordarlo. A trav茅s de pruebas y errores, una IA real aprende y perfecciona las mejores l贸gicas para resolver el problema. Es por ello que en casos de problemas complejos, puede ser m谩s adecuado utilizar una IA real en lugar de una IA tradicional, ya que esta 煤ltima queda limitada por la l贸gica predeterminada por el programador.
Ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning
1. Definici贸n del problema
En esta fase se define el problema a resolver y se establecen los objetivos que se quieren alcanzar. Tambi茅n se recopilan los datos necesarios para el proyecto.
2. An谩lisis de los datos
En esta fase se analizan los datos recopilados y se lleva a cabo su preparaci贸n, limpieza y selecci贸n. Se busca obtener un conjunto de datos de alta calidad para la construcci贸n del modelo.
3. Preprocesamiento de los datos
En esta fase se realizan las transformaciones necesarias en los datos para adaptarlos a los requisitos del modelo. Esto puede incluir la normalizaci贸n de los datos, la selecci贸n de caracter铆sticas relevantes y la reducci贸n de la dimensionalidad.
4. Selecci贸n del modelo
En esta fase se selecciona el modelo de Machine Learning m谩s adecuado para el problema a resolver. Se pueden probar diferentes modelos y t茅cnicas para seleccionar el mejor en funci贸n de las m茅tricas establecidas.
5. Aprendizaje
5.1 Entrenamiento
En la etapa de entrenamiento, el algoritmo de machine learning recibe un conjunto de datos de entrenamiento que incluye caracter铆sticas y etiquetas. Las caracter铆sticas son atributos que describen los datos y las etiquetas son las respuestas correctas que el algoritmo debe aprender a predecir. El algoritmo utiliza estos datos de entrenamiento para ajustar sus par谩metros y mejorar su capacidad para hacer predicciones precisas.
5.2 Validaci贸n
En la etapa de validaci贸n, el algoritmo se prueba con un conjunto de datos de validaci贸n que no se utilizaron en el entrenamiento. La precisi贸n del modelo se eval煤a comparando las predicciones del modelo con las respuestas correctas en el conjunto de datos de validaci贸n. Si la precisi贸n del modelo no es satisfactoria, se ajustan los par谩metros del algoritmo y se repite la etapa de entrenamiento.
5.3 Prueba
En la etapa de prueba, el modelo se prueba con un conjunto de datos de prueba que es independiente del conjunto de entrenamiento y del conjunto de validaci贸n. Esto permite evaluar la capacidad del modelo para hacer predicciones precisas en datos nuevos y desconocidos.
Tipos de aprendizaje en el machine learning
6**. Evaluaci贸n del modelo**
En esta fase se eval煤a el rendimiento del modelo con un conjunto de datos de prueba. Se comparan los resultados obtenidos con las m茅tricas establecidas en la fase de definici贸n del problema.
7**. Despliegue del modelo**
En esta fase se implanta el modelo resultante en un entorno productivo. Se puede integrar en una aplicaci贸n, sistema o plataforma para su uso en la vida real.
8**. Mejora y ajuste**
En esta fase se lleva a cabo el mantenimiento del modelo. Se realizan ajustes y actualizaciones para asegurar su correcto funcionamiento a lo largo del tiempo.
Cada fase del ciclo de vida es importante y requiere una planificaci贸n y ejecuci贸n cuidadosa para garantizar el 茅xito del proyecto de Machine Learning.
